ทัศนียภาพของ ปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ขั้นสูง ได้วิวัฒนาการจากโมเดลที่แยกตัวและเป็นหน่วยเดียว มาเป็นระบบนิเวศแบบหลายชั้นที่กำหนดโดย ระบบปัญญาประดิษฐ์ผสมผสาน. การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ห่างไกลจากการคาดการณ์โทเค็นแบบความน่าจะเป็นอย่างง่าย มาสู่ระบบการจัดการโมเดลพื้นฐาน (FMs) ปลั๊กอินแบบโมดูลาร์ และการรวมข้อมูลข้ามมิติ
การจำแนกประเภทชั้นวางสร้างสรรค์
- ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน: โครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ (การ์ดแสดงผล/หน่วยประมวลผลเฉพาะทาง) และบริการคลาวด์ที่ให้พลังการประมวลผลขนาดใหญ่สำหรับการฝึกอบรมและการคำนวณที่รวดเร็ว
- ชั้นโมเดล: โมเดลพื้นฐาน (FMs) เช่น GPT-4, Llama 3, และ Stable Diffusion ซึ่งทำหน้าที่เป็นเครื่องยนต์เฉพาะทางสำหรับมิติที่แตกต่างกัน
- ชั้นการประสานงาน: กรอบการทำงานที่จัดการตรรกะ การไหลของข้อมูล และการดึงข้อมูล ทำให้โมเดลเปลี่ยนจากค่าคงที่ไปเป็นระบบที่มี การรับรู้สถานะปัจจุบันแบบเรียลไทม์.
การรวมมิติ
แนวโน้มทางเทคนิคเน้นการรวมสถาปัตยกรรม—โดยเฉพาะโมเดลแบบทรานสฟอร์เมอร์และโมเดลการแพร่กระจาย—เพื่อให้เกิดพื้นที่ลักษณะร่วมกัน ซึ่งทำให้สามารถใช้หน้าจอเดียวกันในการจัดการข้อความ รูปภาพ และวิดีโอในรูปแบบข้อมูลต่อเนื่อง โดยแสดงทางคณิตศาสตร์เป็นการแมประหว่างพื้นที่ลักษณะที่แตกต่างกัน $M_{text} \leftrightarrow M_{visual}$
การวิวัฒนาการเชิงโครงสร้าง
เราได้เปลี่ยนจากโมเดล "หนังสือปิด" ที่อาศัยแค่พารามิเตอร์ข้อมูลฝึก $\theta$ มาเป็นระบบ "หนังสือเปิด" ที่ใช้สถานะภายนอก $E$ เพื่อแก้ปัญหาการตีความที่ซับซ้อนผ่าน $P(y|x, E)$
การนำไปใช้งานภาษาไพธอน